¿Conoces algunos de los elementos de la gestión Data Lake?
Dentro de la gestión Data Lake debe hacerse referencia hacia las estructuras de almacenamiento que aporta grandes beneficios a la administración de empresas. Pero, al ser un sistema complejo cuenta además con elementos propios.
Por su parte, esta gestión tiene una serie de prácticas que deben implementarse con la finalidad de sacar el mayor provecho a una de las mejores opciones de almacenamiento masivo de la actualidad.
Un correcto uso de la misma está relacionada con los fundamentos de las técnicas del Big data. Cuyo principal objetivo es convertir datos masivos en información valiosa para la gestión de una organización. Entre dichos fundamentos que deberían explotarse en esta se destacan la variedad, valor y velocidad. Siendo esta última la característica distintiva de la Data Lake, la de aportar acceso a diferentes tipos de datos de manera veloz.
La gestión Data Lake y su importancia en la analítica de datos
Tocar el tema de la gestión Data Lake implica delimitar el concepto en sí de la misma. Se presenta como una necesidad, debido a que con frecuencia se tiende a confundir entre términos. Los cuales, aunque guardan cierta relación, en realidad cuentan con características y beneficios derivados de dichas características. Que les hacen ser en su totalidad diferentes.
Por una parte, el concepto de la Data Lake guarda semejanza con los de Data Warehouse y Data Mart. Porque en principio los tres se refieren a repositorios de datos masivos. Los cuales hacen uso de las organizaciones, es decir forman parte de una tecnología de datos en común. Sin embargo, el primer punto en el que terminan sus similitudes es en el objetivo para el que se emplean cada uno de estos sistemas de acopio.
Mientras que los Data Warehouse y los Data Mart se utilizan con la finalidad de procesar y almacenar información ya organizada, depurada y con un propósito. Los Data Lakes son contenedores de información en bruto y en distintos tipos de formato. Con la finalidad de permanecer almacenados hasta conseguirles una utilidad real en el futuro.
Otra de las tendencias es creer que se debe elegir entre estructuras Data Lake o Data Warehouse. Cuando en realidad, debido a sus características y beneficios específicos, una estructura es complemento de la otra. Los retos en el mundo empresarial moderno son cada vez más formidables y la analítica de datos es una de las grandes apuestas para lograr competitividad, y tanto Data Lake como Data Warehouse son dos de sus principales armas.
¿Cuáles son los fundamentos de una correcta gestión Data Lake?
A pesar del fácil acceso a los datos almacenados en un una Data Lake, esta clase de estructura requiere de una serie de conocimientos avanzados en el área. A diferencia de los Las Datas warehouse, en donde cualquier usuario con mínimos conocimientos del tema puede acceder a la información. Lo anterior se debe a la organización de los datos en una Data warehouse, pues ya estos tienen un objetivo predefinido.
En el caso de la Data Lake, los científicos de datos se enfrentan a situaciones más complejas. Aunque es mucho más rápido el proceso de aproximación a los datos almacenados. De igual manera este se basa en la asociación con etiquetas y metadatos para la recuperación de la información.
En la gestión Data Lake deben tenerse en cuenta y llevarse a cabo una serie de prácticas con la intención de obtener el máximo rendimiento de este tipo de tecnología. Que además la arquitectura de la Data Lake pueda considerarse moderna:
- Conservar copias de seguridad y respaldos de datos.
- La cimentación debe ser abierta.
- Sacar provecho a la automatización, en especial a las herramientas de Machine Learning.
- Asegurar trazabilidad y coherencia de datos a partir de la fuente de eventos.
- Adaptar por capas el Data Lake de acuerdo con los conocimientos de los usuarios.
- Centrar esfuerzos en la gobernanza, seguridad de datos y privacidad.
Luego de pensar en las mejores prácticas para lograr una gestión Data Lake que pueda considerarse moderna, llega la hora de reconocer los elementos de una correcta gestión Data Lake.
Protección de los datos
Si una Data Lake almacena información confidencial, en una gestión eficiente deberían tomarse medidas que garanticen la seguridad y protección de los datos. Lo más común es identificar y enmascarar los datos. De manera que estos no queden expuestos ante los analistas de datos antes de su utilización.
Cuidar la forma de acceder y hacer uso de los datos
Una de las características principales en las que se fundamenta la eficacia de la Data Lake es en la rapidez de acceso. Para obtener un acercamiento óptimo, en Data Lake se debe cuidar la forma en que se acceden a los datos. Esto es, por lo general, prestando atención al uso de conectores pre construidos, por citar ejemplos.
La gobernanza de datos
Aun cuando los Data Lake se caracterizan por seguir mecanismos de autoservicio, también deben existir requisitos reglamentarios que tienen que valorarse. Con el objetivo de garantizar una gobernanza en Data Lake es preciso mantenerse en sintonía con los requisitos reglamentarios antes mencionados. Lo anterior es un aspecto clave para optimizar la cooperación, además de mejorar la monitorización hacia quienes acceden a los datos.
En la gestión Data Lake existen muchos más elementos de gran importancia tanto en este tipo de gestión como para la analítica de datos. Lograr una adecuada gestión Data Lake requiere cierto tipo de preparación, en precisión dentro de la analítica de datos. Dicha preparación puedes obtenerla iniciando nuestra Maestría Big Data & Business Analytics.
